热力图（Heat Map）是通过密度函数进行可视化用于表示地图中点的密度的热图。它使人们能够独立于缩放因子感知点的密度。那么热力图分为哪些类型？分别用于解决哪些问题呢？

其用处可真的不小，主要应用于监控范围内的热点变化，热点可以代表许多状态，例如温度、密度等等，都可以作为划分的界限，根据表达情况的不同，热力图又可以应用到许多的场景中。地图热力图和业务数据分析的热力图最为常用，通过这种形式也可以很直观地表达。而现如今科技的迅速的发展中，物联网与互联网相互提升的时代中，迈向了工业4.0的新热潮，出现了工业互联网、5G 等等飞速发展的产物，在众多技术的支持下，机房监控的环境安全极为重要，喜冷怕热的设备，通过温度云图可以有效地检测到机房的运行状态。

HT for Web自主研发了强大的基于 HTML5 的 2D、3D 渲染引擎，为可视化提供了丰富的展示效果。在2D 组态和3D 组态上，Hightopo（以下简称 HT ）的HT for Web产品有着丰富的组态可供选择，本文将介绍借助heatmap.js热力图 HT 丰富的3D 组态搭建出的一个机房温度云图。

在物联网的大趋势下,机房的设备信息以及一些环境信息变成了数据摆在了人们面前。在这个大数据的时代，数据的可视化不仅体现在数据值本身，更应该通过数据的变化来获取一些信息。我们今天的主题三维数据可视化软件，机房温度云图，它通过不同的颜色来展示机房机柜温度的高低及变化，将之形象化出来，让人们更加直观的观察温度值的变化。

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系统分析

数据中心运维，喜冷怕热。在服务器的丛林里，热点无处不在，如何采用安全的 RFID 新技术方案，从每个服务器真实的物理温度监控开始，准确得出机房的热点云图，是跨越传统技术方案，让运维人员轻松应对日常工作，有效保障用户资产安全的新课题。

一、机房发现热点的办法

当前，大部分数据中心的“热管理”依旧处于被动运维的阶段，即先发现热点，再进行处理，这种思维模式导致的后果有可能是“先热后冷”，稍有不慎，就会酿成大错。

从技术角度看，这个锅不能由 IT 管理或运维人员来背。当前的技术环境，人员发现机房热点的方式，通常有以下两种方式：

1、手持温度测量仪实测，检测机柜或服务器温度。

优点：经济、有效、检测温度精确高；

缺点：耗体力，辐射大。

2、自动检测方法，包括 DCIM 自动检测装置或 CFD 软件预测热点。

优点：自动检测，省时省力，能把握机房的整体热点分布；

缺点：软硬件成本大，并且由于颗粒度大，对微观的热点分布布局把握不准。

二、热点分析的痛点

从数据中心智慧化的运维发展趋势看，自动检测方法将会成为未来热点检测的方向。而数据可视化系统可以通过模型还原场景，面板承载数据的监控，底层则通过自动检测所采集的温度数据，反馈给可视化系统的温度云图来呈现出当前机房的热点分布，HT 的轻量模型建模是一种很好的解决方案，适用于机房检测温度呈现的可视化系统的搭建。

效果实现

一、轻量化场景

传统的 可视化系统 常会采用 BIM（建筑信息模型 Building information modeling）软件，如 Autodesk 的 Revit 或 Bentley 这类建筑和工程软件，但这些 BIM 建模模型的数据往往过于庞大臃肿，绝大部分细节信息对楼宇自控意义不大，反而影响拖累了行业 Web SCADA 或 Web 组态监控的趋势，所以我们采用以Hightopo的HT for Web产品轻量化 HTML5/WebGL 建模的方案，实现快速建模、运行时轻量化到甚至手机终端浏览器即可 3D 可视化运维的良好效果。

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！